반응형 데이터벌집139 [Machine Learning] N-gram이란 무엇인가? 텍스트 분석의 핵심 이해하기 언어는 인간 커뮤니케이션의 기본 요소입니다. 디지털 시대에 접어들며, 우리는 매일 방대한 양의 텍스트 데이터와 상호작용하게 되었고, 이로 인해 텍스트 분석의 중요성이 급격히 증가했습니다. 그 중심에는 'N-gram'이라는 개념이 자리잡고 있습니다. 📖🔍 이 블로그 포스팅에서는 N-gram의 개념을 소개하고, 그것이 언어 처리와 텍스트 분석에 어떻게 활용되는지 탐구해보겠습니다. N-gram N-gram은 텍스트나 연설에서 N개의 연속적인 항목(문자, 음절, 단어 등)의 시퀀스를 말합니다. 'N'은 숫자를 나타내며, 이는 시퀀스에 포함된 항목의 수를 의미합니다. 예를 들어, "I love language processing" 이라는 문장에서 2-gram(또는 bigram)은 "I love", "love la.. 2024. 3. 13. [코딩 알고리즘] BM25: 정보 검색의 핵심 알고리즘을 탐색하다 🚀 검색 엔진의 세계에서 가장 중요한 질문 중 하나는 "어떻게 가장 관련성 높은 문서를 빠르고 정확하게 찾을 수 있을까?"입니다. 이 질문에 답하기 위해 여러 순위 결정 알고리즘이 개발되었으며, 그 중 BM25는 정보 검색 분야에서 널리 사용되고 인정받는 알고리즘 중 하나입니다. BM25란 무엇인가? 🤔 BM25는 사용자 쿼리와 문서 간의 관련성을 평가하기 위해 개발된 알고리즘입니다. Okapi BM25로도 알려져 있으며, 이는 쿼리에 포함된 각 단어의 문서 내 빈도(TF), 역문서 빈도(IDF), 문서의 길이를 고려하여 점수를 계산합니다. BM25의 작동 원리 BM25의 핵심은 다음 세 가지 요소에 기반합니다: TF (Term Frequency): 문서 내 특정 단어의 빈도. 단어가 문서 내에서 더 자주 .. 2024. 3. 9. [LLM] 정보 검색(Information Retrieval): 디지털 세계의 나침반 🧭 우리는 정보의 바다에서 항해하는 항해자들입니다. 🚢 인터넷이라는 거대한 바다에서 우리가 원하는 정보를 찾는 것은 종종 어려울 수 있습니다. 바로 여기서 정보 검색(Information Retrieval, IR) 기술이 등장합니다! IR은 대량의 데이터 속에서 사용자의 정보 요구에 부합하는 정보를 찾아내는 컴퓨터 시스템의 과정을 말합니다. 검색 엔진, 온라인 도서관, 데이터베이스 시스템 등 우리 생활 곳곳에서 이 기술이 활용되고 있죠. 🌐 IR의 핵심 개념들 🗝️ 문서(Document): 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터. 정보 검색 시스템이 다루는 기본 단위입니다. 쿼리(Query): 사용자가 정보를 찾기 위해 입력하는 요구 사항. 예를 들어, 검색 엔진에 입력하는 검색어가 쿼리가 됩니다... 2024. 3. 8. [LLM] Prompt Engineering 프롬프트 엔지니어링: 초보자를 위한 가이드 🌟 언어 모델과 인터랙션하는 방법에 있어, 프롬프트 엔지니어링은 마법의 주문 같은 역할을 합니다. 이 글을 통해, 언어 모델을 활용하는 새로운 방식인 프롬프트 엔지니어링에 대해 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 안내해 드리겠습니다. 프롬프트 엔지니어링이란 무엇일까요? 🤔 간단히 말해서, 프롬프트 엔지니어링은 언어 모델에 특정 입력(프롬프트)을 제공하여 원하는 출력을 얻어내는 기술입니다. 이는 전통적인 프로그래밍 언어 대신 자연어를 사용하여 모델과 소통하는 새로운 형태의 프로그래밍 방식이라고 할 수 있습니다. 왜 중요한가요? 언어 모델이 다양한 작업을 수행할 수 있게 되면서, 모델을 효과적으로 활용하기 위한 방법이 필요해졌습니다. 프롬프트 엔지니어링은 모델의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있게 해주며, 복잡한 문제.. 2024. 3. 6. 이전 1 ··· 13 14 15 16 17 18 19 ··· 35 다음 반응형
